Marvin Minsky: Health, population and the human mind

Marvin Minsky habla sobre la salud y la mente humana

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2008-09-29 ・ TED


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Marvin Minsky habla sobre la salud y la mente humana

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Traductor: Ruth Alonso Revisor: Karla V. Leal
00:18
If you ask people about what part of psychology do they think is hard,
0
18330
6000
Si le preguntan a la gente qué parte de la psicología creen que es más difícil,
00:24
and you say, "Well, what about thinking and emotions?"
1
24330
3000
y dices, bueno, "¿qué hay del pensamiento y las emociones?"
00:27
Most people will say, "Emotions are terribly hard.
2
27330
3000
La mayoría de la gente dirá, "las emociones son muy complicadas.
00:30
They're incredibly complex. They can't -- I have no idea of how they work.
3
30330
6000
Son increíblemente complejas, no pueden... No tengo ni idea de cómo funcionan¨.
00:36
But thinking is really very straightforward:
4
36330
2000
Pero el pensamiento es muy directo:
00:38
it's just sort of some kind of logical reasoning, or something.
5
38330
4000
es simplemente una especie de razonamiento lógico o algo así.
00:42
But that's not the hard part."
6
42330
3000
Pero eso no es lo difícil.
00:45
So here's a list of problems that come up.
7
45330
2000
Así que aquí hay una lista de problemas que surgen.
00:47
One nice problem is, what do we do about health?
8
47330
3000
Un problema fino es: ¿qué haremos con respecto a la salud?
00:50
The other day, I was reading something, and the person said
9
50330
4000
El otro día estaba leyendo algo y la persona decía que probablemente
00:54
probably the largest single cause of disease is handshaking in the West.
10
54330
6000
dar la mano en occidente es el principal causante de enfermedades.
01:00
And there was a little study about people who don't handshake,
11
60330
4000
Y hubo un pequeño estudio sobre la gente que no da la mano,
01:04
and comparing them with ones who do handshake.
12
64330
3000
que los comparaba con los que sí la dan,
01:07
And I haven't the foggiest idea of where you find the ones that don't handshake,
13
67330
5000
y no tengo ni remota idea de dónde se encuentran los que no dan la mano,
01:12
because they must be hiding.
14
72330
3000
porque deben de estar escondidos.
01:15
And the people who avoid that
15
75330
4000
Y la gente que evita eso tiene un 30% menos
01:19
have 30 percent less infectious disease or something.
16
79330
4000
de posibilidades de contraer enfermedades contagiosas.
01:23
Or maybe it was 31 and a quarter percent.
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83330
3000
O quizás fuera un 31% y un cuarto.
01:26
So if you really want to solve the problem of epidemics and so forth,
18
86330
4000
Así que si realmente queremos solucionar el problema de las epidemias y demás,
01:30
let's start with that. And since I got that idea,
19
90330
4000
empecemos con eso. Y desde que se me ocurrió esa idea,
01:34
I've had to shake hundreds of hands.
20
94330
4000
he dado la mano cientos de veces.
01:38
And I think the only way to avoid it
21
98330
5000
Creo que la única manera de evitarlo
01:43
is to have some horrible visible disease,
22
103330
2000
es tener algún tipo de enfermedad visiblemente horrorosa
01:45
and then you don't have to explain.
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105330
3000
y así no tienes que explicar nada.
01:48
Education: how do we improve education?
24
108330
4000
Educación: ¿cómo mejorar la educación?
01:52
Well, the single best way is to get them to understand
25
112330
4000
Bueno, la mejor manera es hacer que entiendan
01:56
that what they're being told is a whole lot of nonsense.
26
116330
3000
que lo que se les cuenta son tonterías.
01:59
And then, of course, you have to do something
27
119330
2000
Claro, entonces, tienes que hacer algo
02:01
about how to moderate that, so that anybody can -- so they'll listen to you.
28
121330
5000
para moderar eso y que así de alguna manera te escuchen a ti.
02:06
Pollution, energy shortage, environmental diversity, poverty.
29
126330
4000
Polución, carencia de energía, diversidad ambiental, pobreza...
02:10
How do we make stable societies? Longevity.
30
130330
4000
¿Cómo crear sociedades estables? Longevidad.
02:14
Okay, there're lots of problems to worry about.
31
134330
3000
Hay muchos problemas de los que preocuparse.
02:17
Anyway, the question I think people should talk about --
32
137330
2000
En cualquier caso, la pregunta que creo que la gente debe hacerse -
02:19
and it's absolutely taboo -- is, how many people should there be?
33
139330
5000
y es completamente tabú- es, ¿cuántas personas debería haber?
02:24
And I think it should be about 100 million or maybe 500 million.
34
144330
7000
Creo que debería haber sobre 100 millones, o quizá 500.
02:31
And then notice that a great many of these problems disappear.
35
151330
5000
Y entonces nos damos cuenta de que muchos de estos problemas desaparecen.
02:36
If you had 100 million people
36
156330
2000
Si tienes 100 millones de personas
02:38
properly spread out, then if there's some garbage,
37
158330
6000
bien esparcidas, si hay algo de basura
02:44
you throw it away, preferably where you can't see it, and it will rot.
38
164330
7000
la tiras, preferentemente donde no se pueda ver, y se pudrirá.
02:51
Or you throw it into the ocean and some fish will benefit from it.
39
171330
5000
O la tiras al océano y algunos peces se beneficiarán.
02:56
The problem is, how many people should there be?
40
176330
2000
El problema es, ¿cuánta gente debería haber?
02:58
And it's a sort of choice we have to make.
41
178330
3000
Es una decisión que tenemos que tomar.
03:01
Most people are about 60 inches high or more,
42
181330
3000
La mayoría de la gente mide 60 pulgadas o más,
03:04
and there's these cube laws. So if you make them this big,
43
184330
4000
y hay esta pérdida al cubo si los haces así de grandes -
03:08
by using nanotechnology, I suppose --
44
188330
3000
usando nanotecnología, supongo-
03:11
(Laughter)
45
191330
1000
(Risas)
03:12
-- then you could have a thousand times as many.
46
192330
2000
entonces podrían tener mil veces más.
03:14
That would solve the problem, but I don't see anybody
47
194330
2000
Eso solucionaría el problema, pero no veo a nadie
03:16
doing any research on making people smaller.
48
196330
3000
investigando cómo hacer a la gente más pequeña.
03:19
Now, it's nice to reduce the population, but a lot of people want to have children.
49
199330
5000
Claro que está bien reducir la población, pero mucha gente quiere tener hijos.
03:24
And there's one solution that's probably only a few years off.
50
204330
3000
Hay una solución que probablemente sólo está desfasada unos años.
03:27
You know you have 46 chromosomes. If you're lucky, you've got 23
51
207330
5000
Saben que tienen 46 cromosomas. Si tienen suerte, tienen 23
03:32
from each parent. Sometimes you get an extra one or drop one out,
52
212330
6000
de cada padre; a veces tienes uno extra o uno menos,
03:38
but -- so you can skip the grandparent and great-grandparent stage
53
218330
4000
pero -de modo que saltarías la etapa de abuelo y bisabuelo
03:42
and go right to the great-great-grandparent. And you have 46 people
54
222330
5000
e irías directamente al tatarabuelo. Si tienes 46 personas
03:47
and you give them a scanner, or whatever you need,
55
227330
3000
y les das un escáner, o lo que necesites,
03:50
and they look at their chromosomes and each of them says
56
230330
4000
y miran sus cromosomas y cada uno dice
03:54
which one he likes best, or she -- no reason to have just two sexes
57
234330
5000
cuál le gusta más, o ella- ya no hay razón para tener sólo dos sexos.
03:59
any more, even. So each child has 46 parents,
58
239330
5000
Así que cada hijo tiene 46 padres,
04:04
and I suppose you could let each group of 46 parents have 15 children.
59
244330
6000
y supongo que se puede dejar a cada grupo de 46 padres tener 15 hijos,
04:10
Wouldn't that be enough? And then the children
60
250330
2000
¿no sería eso suficiente? De ese modo los niños
04:12
would get plenty of support, and nurturing, and mentoring,
61
252330
4000
tendrían suficiente apoyo, amor y modelos
04:16
and the world population would decline very rapidly
62
256330
2000
y la población mundial se reduciría rápidamente
04:18
and everybody would be totally happy.
63
258330
3000
y todos serían totalmente felices.
04:21
Timesharing is a little further off in the future.
64
261330
3000
El tiempo compartido está más alejado en el futuro.
04:24
And there's this great novel that Arthur Clarke wrote twice,
65
264330
3000
Hay una gran novela que Arthur Clark escribió dos veces,
04:27
called "Against the Fall of Night" and "The City and the Stars."
66
267330
4000
llamada "Tras la caída de la noche" y "La ciudad y las estrellas".
04:31
They're both wonderful and largely the same,
67
271330
3000
Las dos son maravillosas y básicamente la misma,
04:34
except that computers happened in between.
68
274330
2000
sólo que las computadoras surgieron entre ambas,
04:36
And Arthur was looking at this old book, and he said, "Well, that was wrong.
69
276330
5000
y Arthur estaba mirando la novela más vieja, y dijo, "bueno, eso fue un error.
04:41
The future must have some computers."
70
281330
2000
El futuro ha de tener ordenadores".
04:43
So in the second version of it, there are 100 billion
71
283330
5000
Así que en la segunda versión hay 100 millardos,
04:48
or 1,000 billion people on Earth, but they're all stored on hard disks or floppies,
72
288330
8000
o 1.000 millardos de gente en la tierra, guardados en discos duros o disquetes,
04:56
or whatever they have in the future.
73
296330
2000
o lo que sea que tengan en el futuro.
04:58
And you let a few million of them out at a time.
74
298330
4000
Así que dejas salir a unos cuantos millones cada vez.
05:02
A person comes out, they live for a thousand years
75
302330
4000
Sale una persona, vive mil años
05:06
doing whatever they do, and then, when it's time to go back
76
306330
6000
haciendo lo que sea, y entonces, cuando hay que retroceder
05:12
for a billion years -- or a million, I forget, the numbers don't matter --
77
312330
4000
un millardo de años -o un millón, lo olvido, las cifras no importan-
05:16
but there really aren't very many people on Earth at a time.
78
316330
4000
en realidad no hay mucha gente en la tierra a la vez.
05:20
And you get to think about yourself and your memories,
79
320330
2000
Puedes pensar en ti mismo y tus recuerdos,
05:22
and before you go back into suspension, you edit your memories
80
322330
5000
y antes de volver a estar en suspensión editas tus recuerdos
05:27
and you change your personality and so forth.
81
327330
3000
y cambias tu personalidad, y así sucesivamente.
05:30
The plot of the book is that there's not enough diversity,
82
330330
6000
La trama del libro es que no hay suficiente diversidad,
05:36
so that the people who designed the city
83
336330
3000
así que la gente que diseñó la ciudad
05:39
make sure that every now and then an entirely new person is created.
84
339330
4000
se asegura de que cada cierto tiempo se cree una persona nueva.
05:43
And in the novel, a particular one named Alvin is created. And he says,
85
343330
6000
En la novela, se crea una persona llamada Alvin, que dice:
05:49
maybe this isn't the best way, and wrecks the whole system.
86
349330
4000
"tal vez esta no es la mejor manera", y estropea todo el sistema.
05:53
I don't think the solutions that I proposed
87
353330
2000
No creo que las soluciones que propuse
05:55
are good enough or smart enough.
88
355330
3000
sean lo suficientemente buenas o inteligentes.
05:58
I think the big problem is that we're not smart enough
89
358330
4000
Creo que el gran problema es que no somos lo suficientemente listos
06:02
to understand which of the problems we're facing are good enough.
90
362330
4000
para entender cuáles de los problemas ante nosotros son lo suficientemente relevantes.
06:06
Therefore, we have to build super intelligent machines like HAL.
91
366330
4000
Así que tenemos que construir máquinas sumamente inteligentes como HAL.
06:10
As you remember, at some point in the book for "2001,"
92
370330
5000
Como recordarán, en un momento del libro para 2001,
06:15
HAL realizes that the universe is too big, and grand, and profound
93
375330
5000
HAL se da cuenta de que el universo es demasiado grande, maravilloso y lleno de significado
06:20
for those really stupid astronauts. If you contrast HAL's behavior
94
380330
4000
para unos astronautas tan estúpidos. Si comparan el comportamiento de HAL
06:24
with the triviality of the people on the spaceship,
95
384330
4000
con la trivialidad de la gente en la nave,
06:28
you can see what's written between the lines.
96
388330
3000
verán lo que está escrito entre líneas.
06:31
Well, what are we going to do about that? We could get smarter.
97
391330
3000
Y sobre eso, ¿qué vamos a hacer? Podríamos ser más listos.
06:34
I think that we're pretty smart, as compared to chimpanzees,
98
394330
5000
Creo que somos bastante listos, comparados con los chimpancés.
06:39
but we're not smart enough to deal with the colossal problems that we face,
99
399330
6000
pero no lo bastante para lidiar con los colosales problemas ante nosotros,
06:45
either in abstract mathematics
100
405330
2000
sea en matemáticas abstractas,
06:47
or in figuring out economies, or balancing the world around.
101
407330
5000
en economía, o en equilibrar el mundo.
06:52
So one thing we can do is live longer.
102
412330
3000
Algo que podemos hacer es vivir más.
06:55
And nobody knows how hard that is,
103
415330
2000
Y nadie sabe lo difícil que es eso,
06:57
but we'll probably find out in a few years.
104
417330
3000
pero probablemente lo sabremos en unos años.
07:00
You see, there's two forks in the road. We know that people live
105
420330
3000
La carretera se bifurca. Sabemos que la gente vive
07:03
twice as long as chimpanzees almost,
106
423330
4000
casi el doble que los chimpancés,
07:07
and nobody lives more than 120 years,
107
427330
4000
y que nadie vive más de 120 años,
07:11
for reasons that aren't very well understood.
108
431330
3000
por razones que no entendemos bien.
07:14
But lots of people now live to 90 or 100,
109
434330
3000
Pero mucha gente vive 90 ó 100 años,
07:17
unless they shake hands too much or something like that.
110
437330
4000
a menos que den demasiado la mano o algo así.
07:21
And so maybe if we lived 200 years, we could accumulate enough skills
111
441330
5000
Así que tal vez si viviéramos 200 años, acumularíamos suficientes destrezas
07:26
and knowledge to solve some problems.
112
446330
5000
y conocimientos para solucionar algunos problemas.
07:31
So that's one way of going about it.
113
451330
2000
Esa es una forma de actuar.
07:33
And as I said, we don't know how hard that is. It might be --
114
453330
3000
Y, como dije, no sabemos qué tan difícil es. Al fin y al cabo,
07:36
after all, most other mammals live half as long as the chimpanzee,
115
456330
6000
la mayoría de los otros mamíferos viven la mitad que los chimpancés,
07:42
so we're sort of three and a half or four times, have four times
116
462330
3000
así que vivimos tres veces y media o cuatro... vivimos cuatro veces más
07:45
the longevity of most mammals. And in the case of the primates,
117
465330
6000
que la mayoría de los mamíferos. En el caso de los primates,
07:51
we have almost the same genes. We only differ from chimpanzees,
118
471330
4000
tenemos casi los mismos genes. Lo que nos separa de los chimpancés
07:55
in the present state of knowledge, which is absolute hogwash,
119
475330
6000
es el estado actual del saber, que es un total disparate,
08:01
maybe by just a few hundred genes.
120
481330
2000
tal vez unas centenas de genes.
08:03
What I think is that the gene counters don't know what they're doing yet.
121
483330
3000
Creo que los contadores de genes aún no saben lo que están haciendo.
08:06
And whatever you do, don't read anything about genetics
122
486330
3000
Y hagan lo que hagan, no lean nada sobre genética
08:09
that's published within your lifetime, or something.
123
489330
3000
que se publique mientras vivan.
08:12
(Laughter)
124
492330
3000
(Risas)
08:15
The stuff has a very short half-life, same with brain science.
125
495330
4000
Esas ideas tienen una esperanza de vida corta, al igual que las ciencias del cerebro.
08:19
And so it might be that if we just fix four or five genes,
126
499330
6000
Así que tal vez si arreglamos cuatro o cinco genes,
08:25
we can live 200 years.
127
505330
2000
podremos vivir 200 años.
08:27
Or it might be that it's just 30 or 40,
128
507330
3000
O tal vez sólo 30 ó 40,
08:30
and I doubt that it's several hundred.
129
510330
2000
dudo que varios centenares.
08:32
So this is something that people will be discussing
130
512330
4000
Esto es algo que la gente discutirá
08:36
and lots of ethicists -- you know, an ethicist is somebody
131
516330
3000
y muchos éticos -un ético es alguien
08:39
who sees something wrong with whatever you have in mind.
132
519330
3000
que encuentra algo malo en todo lo que piensas.
08:42
(Laughter)
133
522330
3000
(Risas)
08:45
And it's very hard to find an ethicist who considers any change
134
525330
4000
Es difícil encontrar un experto en ética que considere cualquier cambio
08:49
worth making, because he says, what about the consequences?
135
529330
4000
digno de hacerse, porque dice, "¿y las consecuencias?"
08:53
And, of course, we're not responsible for the consequences
136
533330
3000
Y claro, no somos responsables de las consecuencias
08:56
of what we're doing now, are we? Like all this complaint about clones.
137
536330
6000
de lo que estamos haciendo ahora, ¿no? Como esta protesta sobre los clones.
09:02
And yet two random people will mate and have this child,
138
542330
3000
Y sin embargo dos personas al azar se aparearán y tendrán un hijo,
09:05
and both of them have some pretty rotten genes,
139
545330
4000
y aunque ambos tienen genes bastante podridos,
09:09
and the child is likely to come out to be average.
140
549330
4000
es probable que el niño salga normal.
09:13
Which, by chimpanzee standards, is very good indeed.
141
553330
6000
Lo cual, para estándares chimpancés, está pero que muy bien.
09:19
If we do have longevity, then we'll have to face the population growth
142
559330
3000
Si ganamos en longevidad, tendremos que afrontar de todos modos el problema
09:22
problem anyway. Because if people live 200 or 1,000 years,
143
562330
4000
del crecimiento problacional porque si la gente vive 200 ó 1.000 años,
09:26
then we can't let them have a child more than about once every 200 or 1,000 years.
144
566330
6000
no podemos dejar que tengan más de un hijo cada 200 ó 1.000 años.
09:32
And so there won't be any workforce.
145
572330
3000
Así no habrá población activa.
09:35
And one of the things Laurie Garrett pointed out, and others have,
146
575330
4000
Una de las cosas que Laurie Garrett, y otros, han señalado
09:39
is that a society that doesn't have people
147
579330
5000
es que una sociedad sin población activa
09:44
of working age is in real trouble. And things are going to get worse,
148
584330
3000
es un problema grave. Y las cosas van a empeorar, porque
09:47
because there's nobody to educate the children or to feed the old.
149
587330
6000
no hay nadie para educar a los niños o alimentar a los ancianos.
09:53
And when I'm talking about a long lifetime, of course,
150
593330
2000
Y cuando hablo de vidas largas, claro,
09:55
I don't want somebody who's 200 years old to be like our image
151
595330
6000
no quiero que alguien con 200 años tenga la imagen que tenemos
10:01
of what a 200-year-old is -- which is dead, actually.
152
601330
4000
de alguien con 200 años, es decir, muerto.
10:05
You know, there's about 400 different parts of the brain
153
605330
2000
Hay cerca de 400 partes diferentes en el cerebro
10:07
which seem to have different functions.
154
607330
2000
que parecen tener funciones diferentes.
10:09
Nobody knows how most of them work in detail,
155
609330
3000
Nadie sabe los detalles de cómo funcionan muchas,
10:12
but we do know that there're lots of different things in there.
156
612330
4000
pero sabemos que ahí hay muchas cosas diferentes,
10:16
And they don't always work together. I like Freud's theory
157
616330
2000
y no siempre trabajan juntas. Me gusta la teoría de Freud
10:18
that most of them are cancelling each other out.
158
618330
4000
de que la mayoría se anulan.
10:22
And so if you think of yourself as a sort of city
159
622330
4000
Si piensas en ti mismo como en una ciudad
10:26
with a hundred resources, then, when you're afraid, for example,
160
626330
6000
con cien recursos, entonces, cuando tienes miedo, por ejemplo,
10:32
you may discard your long-range goals, but you may think deeply
161
632330
4000
tal vez descartes objetivos a largo plazo, pero puede que pienses en serio
10:36
and focus on exactly how to achieve that particular goal.
162
636330
4000
y te centres exactamente en cómo conseguir un objetivo concreto.
10:40
You throw everything else away. You become a monomaniac --
163
640330
3000
Dejas todo lo demás de lado, te conviertes en un mononaníaco -
10:43
all you care about is not stepping out on that platform.
164
643330
4000
lo único que te preocupa es no salirte de esa plataforma.
10:47
And when you're hungry, food becomes more attractive, and so forth.
165
647330
4000
Y cuando tienes hambre, la comida se hace más apetecible y así sucesivamente.
10:51
So I see emotions as highly evolved subsets of your capability.
166
651330
6000
Veo las emociones como subgrupos muy evolucionados de la capacidad de ustedes.
10:57
Emotion is not something added to thought. An emotional state
167
657330
4000
La emoción no es algo que se añade al pensamiento. Un estado emocional
11:01
is what you get when you remove 100 or 200
168
661330
4000
es lo que te queda cuando quitas 100 ó 200
11:05
of your normally available resources.
169
665330
3000
de tus recursos disponibles habitualmente.
11:08
So thinking of emotions as the opposite of -- as something
170
668330
3000
Pensar en las emociones como algo opuesto, como algo
11:11
less than thinking is immensely productive. And I hope,
171
671330
4000
menos que el pensamiento es muy productivo, y espero,
11:15
in the next few years, to show that this will lead to smart machines.
172
675330
4000
en los próximos años, que esto nos lleve a máquinas inteligentes.
11:19
And I guess I better skip all the rest of this, which are some details
173
679330
3000
Supongo que lo mejor es que me salte el resto, son detalles sobre
11:22
on how we might make those smart machines and --
174
682330
5000
cómo hacer esas máquinas inteligentes -
11:27
(Laughter)
175
687330
5000
(Risas)
11:32
-- and the main idea is in fact that the core of a really smart machine
176
692330
5000
- la idea principal es que de hecho el corazón de una máquina inteligente
11:37
is one that recognizes that a certain kind of problem is facing you.
177
697330
5000
es una máquina que reconoce cuándo te estás enfrentando a algún problema:
11:42
This is a problem of such and such a type,
178
702330
3000
«Este es un problema de tal o cual tipo».
11:45
and therefore there's a certain way or ways of thinking
179
705330
5000
Consecuentemente, hay ciertas maneras de pensar
11:50
that are good for that problem.
180
710330
2000
que son buenas para ese problema.
11:52
So I think the future, main problem of psychology is to classify
181
712330
4000
Creo que el problema más importante para la psicología futura es clasificar
11:56
types of predicaments, types of situations, types of obstacles
182
716330
4000
tipos de problemas, de situaciones, de obstáculos
12:00
and also to classify available and possible ways to think and pair them up.
183
720330
6000
y también clasificar maneras de pensar disponibles y emparejarlos.
12:06
So you see, it's almost like a Pavlovian --
184
726330
3000
Así que ya ven, es casi como de Pavlov -
12:09
we lost the first hundred years of psychology
185
729330
2000
perdimos los primeros cien años de psicología
12:11
by really trivial theories, where you say,
186
731330
3000
en teorías realmente triviales que hablan de
12:14
how do people learn how to react to a situation? What I'm saying is,
187
734330
6000
cómo la gente aprende a reaccionar ante una situación. Lo que digo es,
12:20
after we go through a lot of levels, including designing
188
740330
5000
tras pasar por muchos niveles, incluyendo el diseño de un sistema
12:25
a huge, messy system with thousands of ports,
189
745330
3000
enorme y desordenado con miles de partes,
12:28
we'll end up again with the central problem of psychology.
190
748330
4000
terminaremos otra vez en el problema central de la psicología.
12:32
Saying, not what are the situations,
191
752330
3000
No nos preguntaremos: ¿cúales son las situaciones?,
12:35
but what are the kinds of problems
192
755330
2000
sino: ¿cúales son los tipos de problemas?
12:37
and what are the kinds of strategies, how do you learn them,
193
757330
3000
¿Cúales son los tipos de estrategias? ¿Cómo se aprenden?
12:40
how do you connect them up, how does a really creative person
194
760330
3000
¿Cómo se conectan? ¿Cómo inventa una persona muy creativa
12:43
invent a new way of thinking out of the available resources and so forth.
195
763330
5000
una forma nueva de pensar a partir de los recursos disponibles? Y así sucesivamente.
12:48
So, I think in the next 20 years,
196
768330
2000
Creo que en los próximos 20 años,
12:50
if we can get rid of all of the traditional approaches to artificial intelligence,
197
770330
5000
si nos podemos librar de los acercamientos tradicionales a la inteligencia artificial,
12:55
like neural nets and genetic algorithms
198
775330
2000
como redes neuronales, algoritmos genéticos
12:57
and rule-based systems, and just turn our sights a little bit higher to say,
199
777330
6000
y sistemas expertos, tendremos las miras más altas y nos preguntaremos
13:03
can we make a system that can use all those things
200
783330
2000
si podemos crear un sistema que pueda usar esas cosas para
13:05
for the right kind of problem? Some problems are good for neural nets;
201
785330
4000
el problema adecuado. Algunos problemas son buenos para redes neuronales;
13:09
we know that others, neural nets are hopeless on them.
202
789330
3000
sabemos que para otros las redes neurolanes son inútiles.
13:12
Genetic algorithms are great for certain things;
203
792330
3000
los algoritmos genéticos son estupendos para ciertas cosas;
13:15
I suspect I know what they're bad at, and I won't tell you.
204
795330
4000
sospecho saber para qué son malos y no se lo diré.
13:19
(Laughter)
205
799330
1000
(Risas)
13:20
Thank you.
206
800330
2000
Gracias.
13:22
(Applause)
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802330
6000
(Aplausos)
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